给出这样的数据:SN =灵敏度; SP =特异性
Cutpoint SN 1-SP
1 0.5 0.1
2 0.7 0.2
3 0.9 0.6
如何绘制ROC曲线并计算AUC . 并比较两种不同ROC曲线之间的AUC . 在诸如pROC或ROCR的大多数包中,数据的输入与上面所示的不同 . 任何人都可以建议在R或其他方面解决这个问题的方法吗?
ROCsdat <- data.frame(cutpoint = c(5, 7, 9), TPR = c(0.56, 0.78, 0.91), FPR = c(0.01, 0.19, 0.58))
## plot version 1
op <- par(xaxs = "i", yaxs = "i")
plot(TPR ~ FPR, data = dat, xlim = c(0,1), ylim = c(0,1), type = "n")
with(dat, lines(c(0, FPR, 1), c(0, TPR, 1), type = "o", pch = 25, bg = "black"))
text(TPR ~ FPR, data = dat, pos = 3, labels = dat$cutpoint)
abline(0, 1)
par(op)
2 回答
首先,我建议您访问当地的图书馆,找一本关于R的入门书籍 . 在您编写自己的代码和在互联网上找到的复制粘贴代码之前,有一个坚实的基础是很重要的,而不是真正理解什么是充其量是冒险的 .
关于你的问题,我相信(0,0)和(1,1)坐标是ROC曲线的一部分,所以我将它们包含在数据中:
AUC
我强烈建议您在R训练的这个阶段不要设置自己的梯形积分功能 . 它太容易出错并容易搞砸一个小的(语法)错误 .
相反,使用完善的集成代码,如
pracma
中的trapz
函数:绘图
我认为你们大部分时间都在进行策划,尽管我会稍微改写一下:
比较
为了比较,假设您在
auc1
和auc2
中有两个AUC . if / else语法如下所示:我想你可以手动计算它:
您需要让
tpr
和fpr
向量以0开头并以1结束以正确计算AUC .